成果简介
- 新技术
本发明公开了一种基于Faster R‑CNN的多层金属点阵结构材料内部缺陷检测方法，结合卷积神经网络，通过工业CT对多层金属点阵结构材料样件进行扫描检测，得到样件内部结构的三维立体结构，截取点阵结构横向截面的二维灰度图像，对灰度图中大量的缺陷样本进行采样学习，用学习到的缺陷特征对灰度图中的缺陷进行识别定位。经过试验验证，对多层金属点阵结构材料内部缺陷检测的平均正确率达到99.5％。
该公司的其他成果
燕山大学 已有样品
更新于2024-08-12 16:52:07
本发明公开了一种基于Faster R‑CNN的多层金属点阵结构材料内部缺陷检测方法，结合卷积神经网络，通过工业CT对多层金属点阵结构材料样件进行扫描检测，得到样件内部结构的三维立体结构，截取点阵结构横向截面的二维灰度图像，对灰度图中大量的缺陷样本进行采样学习，用学习到的缺陷特征对灰度图中的缺陷进行识别定位。经过试验验证，对多层金属点阵结构材料内部缺陷检测的平均正确率达到99.5％。
